Graphite 研究：Opus 5.5 爱说 this matters，各模型写作习惯各有特征
营销公司 Graphite 发布研究，分析前沿模型的写作习惯，找出 13000 个在 AI 内容中出现频率至少为人类内容两倍的短语。
TechCrunch · AIAI 评分5858
The DecoderAI 评分7171 Ataraxos 击败 Stratego 最强人类选手，算力成本约为 DeepNash 的 1/500
研究团队开发的 Ataraxos 在 Stratego 对局中以 85% 的有效胜率击败史上最强选手 Niemeijer，此前 DeepMind 的 DeepNash 未能突破顶尖人类水平。
Ars Technica · AIAI 评分3838 Google 找到为 AI 设计蛋白质加水印的方法
Google 研发出一种可为 AI 设计蛋白质添加水印的方法，旨在服务生物安全，并可与一款流行的 AI 蛋白质设计工具配合使用。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 在塞拉利昂测量 AI 学习效果
Google DeepMind 公布在塞拉利昂开展的预注册随机对照试验结果，使用 Guided Learning 的学生数学成绩比对照组提升 0.258 个标准差，约相当于八周内取得 1.2 至 1.7 年的常规学习进展。
推荐理由：塞拉利昂预注册随机对照试验给出了 Guided Learning 的量化增益与师生互动数据，可了解 AI 辅助教学的实证路径。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 用 Co-Scientist 加速逆转细胞衰老的基因线索发现
Google DeepMind 介绍生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 使用 Co-Scientist 加速衰老研究。Co-Scientist 扫描数万篇论文后提出 20 多个新的候选基因因子，实验室测试验证了其中几个假设，成功让细胞进入更年轻状态并改善整体功能。它还能将原本需要长达六个月的筛选数据分析缩短到几天。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果，可了解 AI 辅助科研的实际落地方式。
Google DeepMindAI 评分4040 剑桥大学教授用 Google Co-Scientist 寻找跨物种传染病的分子开关
剑桥大学 Clare Bryant 教授使用 Google Co-Scientist 研究流感等病原体跨物种传播时引发败血症等重症的分子开关，该工具生成并排序了一批候选假说，其中一个她此前未关注的蛋白与多个她感兴趣的信号通路相关。她随后加入未发表数据反复迭代，将假说从候选蛋白细化到具体氨基酸。Bryant 表示，原本需两到三年的氨基酸定位实验工作，其团队目前有望在六个月内完成。
Google DeepMindAI 评分3838 Calico 用 Google Co-Scientist 推进衰老生物学研究
Calico Life Sciences 的 Matt Onsum 与 Katherine Labbé 正使用 Google 的 Co-Scientist 整合衰老生物学中零散的研究发现并生成可验证假设。在整合应激反应（ISR）研究中，该工具提出了代谢调控 ISR 的新假设，团队据此优化实验设计并持续输入新结果，实验已产生对 ISR 在健康与疾病中作用有重要意义的新发现，团队计划发表这些结果。
Google DeepMindAI 评分4040 Google Co-Scientist 加速肝病机制发现，锁定 MASH 关键分子桥梁 NLRP3
爱丁堡大学团队用 Google Co-Scientist 研究 MASH 肝病，系统提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的分子桥梁，该假设随后经实验验证。面对潜在药物组合数量爆炸的问题，Co-Scientist 综合肝生物学与药理学证据，筛选出值得关注的机制和候选联合疗法。它还被用于解释已获批药物 resmetirom 为何仅对少数符合条件的 MASH 患者有效。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind Co-Scientist 如何连接两个实验室推进 ALS 研究
Google DeepMind 的 Co-Scientist 帮助 MIT 的 Ritu Raman 快速梳理 ALS 相关文献，将想法转化为可检验假设并按可行性排序。
Google DeepMindAI 评分5858 斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化药物，两候选药在实验中阻断纤维化
斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 从现有药物文献中寻找可重用于治疗肝纤维化的候选药。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗研究计划
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生监督下协助患者诊疗的“三方照护”模式。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，优于医生常用的两款 AI 系统；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。
推荐理由：Google DeepMind 公开医疗 AI 智能体的多模态评测结果，读者可了解 AI 在临床场景中的能力边界与协作定位。
Google DeepMindAI 评分2222 Google DeepMind 推出 Decoupled DiLoCo：面向分布式 AI 训练的弹性新架构
Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，将训练任务拆分为异步通信的"计算孤岛"，在硬件故障下仍能持续训练并自动恢复。该架构用 Gemma 4 模型验证，ML 性能与传统方法持平，并在美国四个区域以 2-5 Gbps 网络训练了 120 亿参数模型，速度比传统同步方法快 20 倍以上，还支持 TPU v6e 与 TPU v5p 混合训练。